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    <title>浏阳德塔软件开发有限公司 女娲计划</title>
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<div style="text-align:left; Max-width: 680px; margin-left:15px;">
    <a href="../">上一页</a>
    <br/>
    <br/>
    <br/>第二章 Java 数据分析算法引擎系统
    <br/> 作者: 罗瑶光, Author:Yaoguang.Luo<br/>
    <br/>
    <br/>基础应用: 元基催化与肽计算 编译机的仿生分析机
    <br/>


    <br/>维度
    <br/>
    <br/>1 德塔的数据分析包 包含1维 语音数组计算实例 refer page 见智能声诊
    <br/>
    <br/>2 德塔的数据分析包 包含2维 图片卷积计算实例 refer page 见智能相诊
    <br/>
    <br/>3 德塔的数据分析包 包含3维 数据循环阶计算实例 refer page 见噪音识别, 三阶傅里叶应用,
    animation等
    <br/>
    <img class="banner_img" style="width: 100%" src="../images/5_7108/2/2_11.jpg"
         alt="浏阳德塔软件开发有限公司,罗瑶光"/>
    <br/>德塔三阶傅里叶计算定义: 一般指将线性的时序语音波进行傅里叶变换, 此时的波为 频率域波,
    通过简单的噪声频率过滤后, 让后再进行第二次傅里叶变换. 于是输出的时序波结果会非常的均匀和
    格式化, 产生优美的平滑间隔峰区间, 于是将此时序波第三次傅里叶变换, 再次得到的频率波输出具
    有明确的间隔峰区间生物特征标记. 用于德塔语音识别.
    <br/>
    <br/>定义人 罗瑶光
    <br/>
    <br/>Deta three times FFT/DFT of higher-order, means a wavelet which
    makes a transformation from the timer sequence waves to frequency wave,
    a then makes a noise frequency filter first. At this time, does again a
    wavelet which makes a transformation where from frequency wave to timer
    sequence wave. An observation of sequence wave is more harmoniously and
    uniformly. Also, can do more valuable filters here, therefore, finally
    does the third wavelet which makes a transformation where from the
    timer sequence wave to frequency wave again, the output can be a raw
    data collection of voice recognizing and Bio-target.
    <br/>
    <br/>Author YaoguangLuo 稍后优化语法
    <br/>
    <br/>具体描述: 智能声诊断视频描述
    <br/>
    <br/>关于声音噪声处理的描述: 作者通过java sound的jdk开源语音包api 进行声卡录音处理,
    通过麦克风物理设备来进行 data read line 函数 record 自然界声音, 这时候声音是一串串的1维
    double 和 float (具体看api的版本配置)线性数据, 于是作者将这些线性的 数据进行每 1024
    个数据循环进行一小段小段的提取进行
    <br/>
    <br/>第一次离散傅里叶DFT变换(快速傅里叶FFT也可以, 只是在处理偶数和对称数列比较好),
    这时候第一次 时序波变频率域波的 波形变出来了, 于是作者进行更进截取低频的主要区间频率,
    依次进行了拉伸, 和高斯平滑处理, 然后把处理过的频率波进行波峰线提取, 然后将波峰线进行极值化,
    更进向左平移对齐(方便格式化取值), 进行
    <br/>
    <br/>第二次离散傅里叶DFT变换, 于是一个稳定的平滑的时序波就出现了. 作者将这个稳定的时序波进行
    单个的间隔峰裁剪, 因为只要一个震荡周期区间即可标识特定周期循环出现声音, (不需要多个
    时序的震荡周期, 当然多个可以统计增加精准), 于是开始将这个裁剪拉伸的单个间隔峰时序波 进行
    <br/>
    <br/>第三次离散傅里叶DFT变换, 这时候频率就比较稳定了. 这个3次傅里叶声音计算过程,
    可以用来做声音标记等, 广泛应用于声音类的工业场景. 作者的测试实例主要来自作者(罗瑶光)自己的AOEIU
    元音发音记录实例.
    <br/>
    <br/>描述人 罗瑶光
    <br/>
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